Cover Image

Deteksi Zebra Cross Pada Citra Digital Dengan Menggunakan Metode Hough Transform

Main Author: Indriani, Fitria
Format: Thesis NonPeerReviewed Book
Bahasa: eng
Terbitan: , 2017
Subjects:
005 Computer programming
programs
data
Online Access: http://repository.ub.ac.id/2067/1/Fitria%20Indriani.pdf
http://repository.ub.ac.id/2067/
ctrlnum 2067
fullrecord <?xml version="1.0"?> <dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><relation>http://repository.ub.ac.id/2067/</relation><title>Deteksi Zebra Cross Pada Citra Digital Dengan Menggunakan Metode Hough Transform</title><creator>Indriani, Fitria</creator><subject>005 Computer programming, programs, data</subject><description>Tingginya angka kecelakaan yang mencederai pejalan kaki saat menyeberang disebabkan oleh kendaraan bermotor yang kurang berhati-hati. Kecelakaan yang tentunya tidak diinginkan dapat dicegah dan diminimalisir budaya tertib berlalu-lintas salah satu dengan menggunakan fasilitas seperti zebra cross. Pada penelitian ini, kami mengusulkan proses deteksi zebra cross pada citra digital menggunakan metode Hough transform, dengan tujuan dapat diimplementasikan pada sistem navigasi kendaraan pintar dalam mengidentifikasi zebra cross guna peningkatan kesemalatan baik pengendara maupun pengguna zebra cross. Proses deteksi zebra cross dimulai dari pre- processing, yang terdiri dari proses RGB ke grayscale, mean filter, dilasi, dan histogram equalization, untuk deteksi tepi kami menggunakan metode canny tahap selanjutnya adalah inversi gambar yang bertujuan untuk merubah piksel-piksel yang berwarna putih menjadi hitam, dan sebaliknya. Kemudian untuk deteksi garis pada zebra cross menggunakan metode hough transform. Berdasarkan pengujian, nilai akurasi tertinggi ketika nilai threshold 100 pada data uji kondisi pagi pertama sebesar 95,2%. Hasil dari pengujian variasi structure element didapatkan hasil maksimal dengan penggunaan bentuk rectangle memiliki nilai akurasi tertinggi yaitu 95,2% dibandingkan dengan penggunaan bentuk structure element yang lain. Pada hasil dari pengujian sobel edge detection memiliki nilai akurasi tertinggi yaitu 92,8%.</description><date>2017-08-08</date><type>Thesis:Thesis</type><type>PeerReview:NonPeerReviewed</type><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://repository.ub.ac.id/2067/1/Fitria%20Indriani.pdf</identifier><identifier> Indriani, Fitria (2017) Deteksi Zebra Cross Pada Citra Digital Dengan Menggunakan Metode Hough Transform. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya. </identifier><relation>SKR/FTIK/2017/510/051707832</relation><recordID>2067</recordID></dc>
language eng
format Thesis:Thesis
Thesis
PeerReview:NonPeerReviewed
PeerReview
Book:Book
Book
author Indriani, Fitria
title Deteksi Zebra Cross Pada Citra Digital Dengan Menggunakan Metode Hough Transform
publishDate 2017
topic 005 Computer programming
programs
data
url http://repository.ub.ac.id/2067/1/Fitria%20Indriani.pdf
http://repository.ub.ac.id/2067/
contents Tingginya angka kecelakaan yang mencederai pejalan kaki saat menyeberang disebabkan oleh kendaraan bermotor yang kurang berhati-hati. Kecelakaan yang tentunya tidak diinginkan dapat dicegah dan diminimalisir budaya tertib berlalu-lintas salah satu dengan menggunakan fasilitas seperti zebra cross. Pada penelitian ini, kami mengusulkan proses deteksi zebra cross pada citra digital menggunakan metode Hough transform, dengan tujuan dapat diimplementasikan pada sistem navigasi kendaraan pintar dalam mengidentifikasi zebra cross guna peningkatan kesemalatan baik pengendara maupun pengguna zebra cross. Proses deteksi zebra cross dimulai dari pre- processing, yang terdiri dari proses RGB ke grayscale, mean filter, dilasi, dan histogram equalization, untuk deteksi tepi kami menggunakan metode canny tahap selanjutnya adalah inversi gambar yang bertujuan untuk merubah piksel-piksel yang berwarna putih menjadi hitam, dan sebaliknya. Kemudian untuk deteksi garis pada zebra cross menggunakan metode hough transform. Berdasarkan pengujian, nilai akurasi tertinggi ketika nilai threshold 100 pada data uji kondisi pagi pertama sebesar 95,2%. Hasil dari pengujian variasi structure element didapatkan hasil maksimal dengan penggunaan bentuk rectangle memiliki nilai akurasi tertinggi yaitu 95,2% dibandingkan dengan penggunaan bentuk structure element yang lain. Pada hasil dari pengujian sobel edge detection memiliki nilai akurasi tertinggi yaitu 92,8%.
id IOS4666.2067
institution Universitas Brawijaya
affiliation mill.onesearch.id
fkp2tn.onesearch.id
institution_id 30
institution_type library:university
library
library Perpustakaan Universitas Brawijaya
library_id 480
collection Repository Universitas Brawijaya
repository_id 4666
subject_area Indonesian Language Collection/Kumpulan Karya Umum dalam Bahasa Indonesia*
city MALANG
province JAWA TIMUR
shared_to_ipusnas_str 1
repoId IOS4666
first_indexed 2018-01-19T18:30:51Z
last_indexed 2021-10-18T02:07:59Z
recordtype dc
_version_ 1730142668745342976
score 17.538404

Lihat Juga